《表2 不同序号特征组合下的分级结果Tab.2 Evaluation results under different feature combination》

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《基于特征融合矩阵语音音色的厚薄度客观评价》


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从表2的实验结果可以看出，以LPC参数作为输入时，分级准确率为70.2%，但MFCC参数作为输入时，分级准确率可提高到85.1%，客观评价能力显著提高.而以MFCC+LPC参数作为输入时，其分级准确率相较于MFCC仅有微小的提升，这表明MFCC参数对语音厚薄度的分级准确率的贡献远高于LPC参数.

图表编号XD002925600    严禁用于非法目的
绘制时间2018.05.01
作者涂中文、张勤、靳聪、赵薇
绘制单位中国传媒大学播音主持艺术学院、中国传媒大学理工学部、中国传媒大学理工学部、中国传媒大学理工学部
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